无平行文本照样破解密码怎么设置 无平行文本照样破解密码

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有一位97年的少年，本科期间就进了微软、谷歌大脑实习。

不仅如此，他还参与了去年刷屏级论文Attention is All You Need的和One Model to Learn Them All的研究工作。

他，就是Aidan N. Gomez。

2月3号，Gomez作为一作和他在谷歌大脑的导师Kaiser往2018ICLR投的论文Unsupervised Cipher Cracking Using Discrete GANs被正式接收。

这篇论文介绍了非监督破译密码的模型CipherGAN，经非配对的明文密文训练后，可以高保真地破译凯撒移位密码或维吉尼亚密码。

加密 pk 解密

简单介绍一下移位密码和维吉尼亚密码。

最早的加密方法，是公元前58年，凯撒出于军事需要发明的移位密码。

通过把明文的字母往右移三位，可得到外人看了不知所言的密文。

但这个加密方法保密性一般，只要破译的人用穷举法，就可以知道偏移量了。

好在，那时候的人没什么文化，移位密码在军事上用了好几个世纪。

表中左边三列是CipherGAN的表现，表右边两列是以往模型的表现。

可以看出来，在解密三种词量长度（10，200，58）的密文时，CipherGAN解密移位密码的表现近乎完美（100%，98.7%，99.8%）。

当密文有200个单词时：

1）CipherGAN破解移位加密的正确率可达到98.7%，是以往模型的两倍（44.5%）；

2）维吉尼亚加密的密文以往模型的正确率完全不行，给了密钥才勉强能达到44.3%，而CipherGAN的正确率可达到75.7%。可以看出来CipherGAN比较擅长破译长词级密钥的密文。

该模型是基于图像风格转换模型CycleGAN（加我们自己的链接）作的修改，破译表现远高于以往频率分析的模型。

针对CipherGAN可以使用非平行文本作输入的特点，Gomez在接受Newsweek外媒采访的时候，也提到了，“密码破译的模型思路也能迁移到非监督学习的翻译上。”

因为语言翻译常面临的难题是，缺乏足够的平行语料。

正好和非配对明文密文的密码破译过程很相似。

Gomez希望Facebook和Google这种量级的巨头公司可以继续这个课题，把CipherGAN用在提高机器翻译水平上。

“我们提出的算法，对任何两种文本信息都是通用的。不一定非要纯文本或者暗号，也可以是英语和法语。”Gomez说。

OMT

破解密码模型工作的，是整个for.ai研究团队。一共5个小伙子，都是多伦多大学计算机系的学生。

Gomez文章开头介绍过就不多说了。

左一是还在念大三的Sheldon Huang，创办了多伦多大学机器智能学生社团UTMIST，是UTMIST主席。

左二是已经休学的Ivan Zhang，曾在Ranomics工作了两年，加入For.ai将近1年。

右二是Muhammad Osama，今年Gomez一起拿到了荣誉学士学位，于18年6月毕业。

最右边的是香港小伙子Bryan Li，曾在华为香港和AMD实习过。

最后，附论文地址，

https://arxiv.org/abs/1801.04883

及高质的同行评议，

https://openreview.net/forum?id=BkeqO7x0-

及开源代码的地址，

https://github.com/for-ai/CipherGAN

For.ai团队的官网

https://For.ai

— 完 —

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